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更深入地研究表明,θMAP=minθ(−logP(θ∣X))=minθ∑i(yi−θ0−θ1xi)2σ2+F(θ) . \theta_{\mathrm{MAP}} = \min_\theta (-\log P(\theta | X)) = \min_\theta \sum_i \frac{(y_i - \theta_0 - \theta_1 x_i )^2}{\sigma^2} + F(\theta)~.θMAP=θmin(−logP(θ∣X))=θmini∑σ2(yi−θ0−θ1xi)2+F(θ) .
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